作者:刘斌;魏贤龙;李卓; 时间:2006-01-01 点击数:
刘斌;魏贤龙;李卓;
1:大庆石油学院电气信息工程学院
2:中国石化深圳石油分公司
3:大庆石油学院地球科学学院 黑龙江大庆163318
4:广东深圳518019
摘要(Abstract):
利用传统的数学统计方法计算采收率具有较大的困难.在对已知油藏最终采收率分析的基础上,提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,将影响采收率的主要因素作为输入信息,建立诸因素与采收率之间的关系,得到采收率预测模型.利用该模型计算出的采收率与实际最终采收率基本吻合,最大拟和误差为0.142%,最大泛化误差为2.744%.仿真结果表明,该模型能较好地建立各因素与最终采收率的复杂非线性关系,反映油藏的本质,具有较高的预测精度.
关键词(KeyWords):采收率;支持向量机;非线性系统建模;预测
Abstract:
Keywords:
基金项目(Foundation):
作者(Author):刘斌;魏贤龙;李卓;
Email:
参考文献(References):
[1]陈千元.油田高含水期预测采收率的方法[J].新疆石油地质,1994,15(3):247-252.
[2]蔡煜东,姚林声.用人工神经网络建立油田采收率模型[J].石油地球物理勘探,1994,29(2):166-169.
[3]邓乃扬,田英杰.数据挖掘中的新方法———支持向量机[M].北京:科学出版社,2004.
[4]VAPNIK V.统计学习理论[M].许建华,张学工,译.北京:电子工业出版社,2004.
[5]苏尔古乔夫MЛ.碳酸岩油藏的开发[M].陈宝来,黎发文,译.北京:石油工业出版社,1994.
[6]李卓,刘斌,刘铁男.支持向量机在油田产量预测中的应用[J].大庆石油学院学报,2005,29(5):96-97.
2019 版权所有©东北石油大学 | 地址:黑龙江省大庆市高新技术产业开发区学府街99号 | 邮政编码:163318
信息维护:学报 | 技术支持:现代教育技术中心
网站访问量: